风光火储多能源互补发电系统调度研究

杨 镇

（国家能源集团福建能源有限责任公司，福建 福州 350014）

在能源资源方面，尽管我国的总储备量比较大，但人均占有量却比较低，而且能源资源的区域分布不均衡，有些资源可开采难度较大。为促进能源可持续发展，提出“碳达峰、碳中和”的发展思路，先后发布了一系列节能减排政策。近期，国家能源的发展思路表明，风电、光伏发展是促进实现“碳达峰、碳中和”的重要手段，有望成为今后能源领域的发电主体。可再生能源装机比重将大幅提升，成为电力系统中的重要能源供应之一。

1 风光火储系统总体建设方案

1.1 总体构成方案

本系统主要由煤电、海上风电、光伏、储能、储煤5 类要素构成。其中，煤电项目200 万kW，可利用调峰能力50万kW；海上风电开发容量100 万kW；光伏开发容量1 万kW；配套调峰储能容量为10 万kW/20 万kW 时；煤炭储备能力100 万t 以上。总体建设方案如表1所示。

表1 风光火储一体化项目构成方案

1.2 系统互补性分析

本系统由火电、风电、光伏储能构成，其中风电为不可调节电源，时常呈现低谷多发、白天少发的逆调峰现象。因此，对于单个风电项目接入电网后，电网需要考虑预留相应的调峰容量改善风电逆调峰现象。

风光火储联调后，可在风电夜间多发时段降低火电发电出力，并将储能调整为充电模式，则捆绑后的风光火储出力在夜间低谷时段，出力水平处于较低水平；同样，在负荷高峰时段，火电可以弥补风电随机性出力的不足，储能也可将低谷时段存储的电量释放，从而满足高峰时段用电需求。因此，风光火储项目可较好地形成出力互补，满足电网负荷曲线要求，使得海上风电发电出力率与负荷率相匹配。

本系统风光火储一体化的海上风电装机规模为100 万kW，按照出力与负荷相匹配进行测算，海上风电最大调峰功率需求可达约53 万kW。结合全省负荷特性进行负荷率匹配分析，本项目海上风电与火电、储能捆绑后，低谷时段出力功率与相应负荷率匹配程度达到72%以上，基本可以满足区域的调峰要求。

2 多能源互补模型建立与调度优化

2.1 目标函数

在能源发展战略深入推进的当下，为了更好地利用光电、风之类的可再生能源，不断提高这些随机性与波动性较强能源的并网渗透率，需要提升火电机组的调节能力，增强其灵活性，新的运行状态将频繁出现，例如启停、爬披等。

2.1.1 燃煤成本

有学者指出，正因为汽轮机能充分体现出热力特性，负荷与热耗之间长期形成了反比例关系，较高的热能损耗却不能提升负荷。采用多项式拟合法对负荷－煤耗率进行深入分析，结果如图1所示。

图1 600MW火电机组低负荷运行耗煤率拟合曲线

2.1.2 爬坡成本

风、光电之类的可再生能源具有随机波动的特征，对多样化的场景进行合并，能让弃风率与弃光率得到控制，也能让火电机组在运行中出现新状态，例如爬坡频繁等。这种情况的发生，势必会提高火电机组的煤耗率，火电机组成本计算模型能否获得准确的计算结果，会受到输出功率、两个相邻时间节点输出功率的影响，对后一个影响因素进行分析，能进一步体现出在同一个时间段运行中客观存在着线性关系，说明在量化分析爬坡成本时，应该采用爬坡速率线性函数，找到合理的计算方式。

2.1.3 启停成本

对于火电机组而言，由停机状态转变为功率输出状态，这就是启动过程，或是与之相对应的停机过程，在人力与物力资源投入方面都超出了满负荷运行工况，表明启动与停机成本比较高。有些机组启停成本比较低，调度人员要想从总体上缩减运行成本，可以采用频繁启停的方式，也能让风、光量得到控制；有些机组启停成本比较高，每次启停都要投入较多时间成本，系统发电成本难以控制。

2.1.4 蓄电池寿命损耗成本模型

蓄电池的循环次数会受到放电深度的影响，只要蓄电池投入使用，其寿命都会缩短，每隔一段时间就要更换蓄电池。所以，系统在运行中要把蓄电池寿命损耗当成一项重点考虑内容，以此为据对蓄电池的寿命损耗成本进行量化分析。

2.2 求解算法

电力系统优化调度实际上是一个复杂的数学规划问题，涉及面比较广，属于非凸非线性化的特征，需要经过复杂的计算才能得出正确解，有些情况下只能体现出局部最优。包括元启发式算法在内的启发式算法，可执行性与适用性都比较强，精确度能得到保证，能让此类问题得到有效解决。许多学者将此称为贪婪算法，不能跳出局部找到最优解。面对求解混合整数规划方面的问题，有些学者运用的是分支定界算法，然而增加了变量数量之后，指数也会随之提升，导致运算量的增加。将拉格朗日对偶引入其中，要从上、下界同时实施迭代，不需要关注求解过多的问题，能以最快的速度求解，经收敛之后得到全局最优解。

在MILP 问题求解时，分支界定算法最为经典，对多能源互补优化调度模型进行分析，线性约束必定会对优化问题产生直接影响，这属于混合整数规划方面的问题，通常不宜直接求解。结合该模型的属性，由于整数约束较为松弛，可以将问题分解为二次规划问题，减轻了求解难度（QP）。

分支定界法设定了上界、下界，只要节点二次规划问题能求出最优解，需要再次更新。使原问题获得可行解，如果该解的目标函数与最优可行解相比明显偏低，可以按较为相似的方法更新上界与下界。分支界定法属于迭代算法，求解QP 问题即为迭代，只是从计算意义上实施算法收敛，只有上界与下界之间的值逐渐实现统一，在Δ ≤0.0001 时，不需要再次迭代。相对差值的认同度明显高于绝对差值，与分支定界法的Gap 相同，在计算时需要先求出上、下界之差，然后再除以上界。一般而言，如果Gap<0.1%，最优可行即为这一问题的全局最优解，不需要再次计算。算法流程如图2所示。

图2 优化模型求解算法流程

2.3 算例分析

2.3.1 参数设置

以福建省某风光火储一体化项目为例进行分析，重点关注项目资源分配情况，以表1为据确定电源装机容量及占比，仿真计算同时面向300MW，140MW，100MW 三个火电机组测试系统，将r设定为25 元/MW，α 为0.7，等将每吨煤的价格设定为500元，根据比例拟合各机型耗煤率-负荷曲线，经过换算之后绘制了低负荷状态之下火电机组的成本曲线，如图3所示。

图3 低负荷运行工况成本计算曲线

图3介绍了处于低负荷运行之中火电机组的成本计算曲线，对这种情况下优化调度模型进行优化时，本文选择了CPLEX 软件，具体如下：

（1）基准场景下只是对火电实施优化调度；

（2）风、光、火3 类能源互补优化调度；

（3）风、光、火、储4 类能源互补优化调度；

（4）在不考虑负荷增长的情况下，以c为基础将风、光电装机容量进行扩大化处理，扩大至1600MW 和500MW，对4 类能源互补优化调度。

2.3.2 算例分析

电网能否长期保持安全与稳定，这与不同的电源配比有关，也与风、光装机容量所占的比例有关，将其调整到合理范围，能为经济运行提供有效保障。以仿真化的方式分析多种场景，以电源配比为参照求出系统运行总成本、分成本、弃能率，分析风、光电装机容量以及电源配比是否会对电力系统的运行产生影响，尤其关注弃能率与经济性。表2中汇总了不同场景的仿真结果。

表2 4种场景仿真结果 （单位：万元）

场景1 中，所有火电机组均开机，爬坡工况转换几乎不可能实现，各个机组的运行处于同一负荷水平。在这种情况下，系统总成本中99.97%的部分来自于燃煤。场景2 中，采用了图4所示的优化调度策略。

图4 场景2优化调度策略

场景2 中的总成本与场景1 相比，节省了21.99%，场景2 中成本占比最高的依然为燃煤成本，即90.73%，而爬坡成本占比只有0.42%；燃煤成本较场景1 相比，降低了29.2%，但场景2 中爬坡成本与场景1 相比，增加近9 倍。风、电两种资源规模大、波动性强，将其并入电网之中，系统运行总成本有了明显下降，但在调峰时如果对火电形成了依赖，火电机组爬坡较为频繁，再加上低负荷调峰运行情况的发生，成本增量必定形成。在场景3 中，运用了如图5所示的优化调度策略。

图5 场景3优化调度策略

场景3 由于引入了储能系统，火电机组向上与向下爬坡转换频率得到了一定的控制，与场景2 相比，此类成本缩减了86.94%，但燃煤成本有增无减，增量为8.21%。在这种情况下，燃煤成本增加，总体运行成本依然比较低，把弃风、光率控制到0。图6为场景4 的优化调度策略结果。

不同于场景3，场景4 在总体成本方面有了一定的下降，降幅为9.3%。风、电两大资源形成了互补，储能系统规模不断扩大，加之调峰的影响，火电机组在1～18 时刻趋于平稳，爬坡现象正式消除。到了19 时之后，由于可再生能源发电量有所减少，爬坡现象再次出现。风光互补的形成、再生能源发电边缘成本的下降，都会对系统总运行成本控制产生积极影响。然而，当系统调峰资源数量有所改变，增加了风光装机容量，必定会造成弃风、光率的提升，需要在系统运行中控制好各种电源容量的占比。

图6 场景4优化调度策略

3 结语

建设风光火储一体化项目，有助于推动能源产业的开发应用，提升清洁能源比重，并保障区域煤炭供应市场稳定和安全。该项目的建设和各类业务的开展，可产生良好的社会效益。本文重点关注了火电机组新运行工况，创建了与具体运行情况相符的成本计算模型，与多样化的大规模储能系统实施联合优化，为多能源互补优化调度进行建模，借助于优化算法为各电源拟定合理的调度计划，提高了可再生能源的利用率。